Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 573813 |
| Слов в произведении (СВП): | 84336 |
| Приблизительно страниц: | 291 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.78 |
| СДП диалога, знаков: | 47.73 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8948 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8524 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 424 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1238.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2800.83 | —> 6432-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21580 (25.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62756 (74.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17893 (28.51%) |
| Прилагательное | 6943 (11.06%) |
| Глагол | 16692 (26.60%) |
| Местоимение-существительное | 6939 (11.06%) |
| Местоименное прилагательное | 3440 (5.48%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 808 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 151 (0.24%) |
| Наречие | 4567 (7.28%) |
| Предикатив | 633 (1.01%) |
| Предлог | 7656 (12.20%) |
| Союз | 7357 (11.72%) |
| Междометие | 1626 (2.59%) |
| Вводное слово | 349 (0.56%) |
| Частица | 6453 (10.28%) |
| Причастие | 1032 (1.64%) |
| Деепричастие | 151 (0.24%) |
| Служебных слов: | 33982 (54.15%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.17 |
| . точка | 93.09 |
| - тире | 27.26 |
| ! восклицательный знак | 7.73 |
| ? вопросительный знак | 8.94 |
| ... многоточие | 8.12 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.52 |
| " кавычка | 1.98 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.67 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
Распознавание автора текста
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».
